KR102354820B1 - 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법 - Google Patents

자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102354820B1
KR102354820B1 KR1020200097729A KR20200097729A KR102354820B1 KR 102354820 B1 KR102354820 B1 KR 102354820B1 KR 1020200097729 A KR1020200097729 A KR 1020200097729A KR 20200097729 A KR20200097729 A KR 20200097729A KR 102354820 B1 KR102354820 B1 KR 102354820B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
module
saggar
information
data
firing
Prior art date
Application number
KR1020200097729A
Other languages
English (en)
Inventor
최대규
Original Assignee
(주)에이치씨엔씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)에이치씨엔씨 filed Critical (주)에이치씨엔씨
Priority to KR1020200097729A priority Critical patent/KR102354820B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102354820B1 publication Critical patent/KR102354820B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F27—FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
    • F27D—DETAILS OR ACCESSORIES OF FURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS, IN SO FAR AS THEY ARE OF KINDS OCCURRING IN MORE THAN ONE KIND OF FURNACE
    • F27D21/00—Arrangements of monitoring devices; Arrangements of safety devices
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/027—Alarm generation, e.g. communication protocol; Forms of alarm
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Furnace Details (AREA)

Abstract

본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템는,
운송수단에 의해 자동으로 진입되는 소성공정에 있어서,
소성로 진입구간 전의 소정의 위치에 설치되어 소성로에 진입되는 적어도 하나 이상의 내화갑(Sagger)을 인식하여 상기 인식된 내화갑에 대해 가상의 ID를 부여하고, 인식 시간을 기록하는 내화갑 인식모듈(10); 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 상태정보 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하는 상태정보 수집모듈(20); 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑의 위치를 연산하여 예측하는 내화갑 위치감지모듈(30); 상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30)의 데이터를 바탕으로 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑에 대해 각각의 공정구역별 관리지점의 도착예정시각과, 상기 도착예정시각에 따른 상기 관리지점의 상태정보를 매칭하여 기록하는 데이터베이스모듈(40); 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 내화갑에 대한 공정상태를 분석하여 이상상황을 감지하는 공정상태분석모듈(50); 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 상기 이상상황이 감지된 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 조회하는 이력조회모듈(60); 및 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60)의 데이터를 전송받아 소성공정 모니터링 정보를 출력하는 디스플레이모듈(70); 을 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.

Description

자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법 {Quality Management System and Monitoring Method of Calcination Process}
본 명세서에 개시된 내용은 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 소성로에 진입하는 내화갑(Sagger)을 인식하여 내화갑의 위치를 예상하고, 내화갑의 위치에 따른 소성공정의 상태정보를 바탕으로 공정상태의 이상을 모니터링할 수 있는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법에 관한 것이다.
이차전지 중 리튬을 사용하는 리튬 이차전지는 에너지 밀도가 높고 출력 특성이 우수하며 경량화에 유리한 장점이 있다. 리튬 이차전지는 양극재로 LiCoO₂를 주로 사용하는데, 최근 고가의 코발트를 대체하고, 중량당 용량을 높이기 위하여 니켈과 코발트 및 망간을 함유한 NCM 계열의 양극재가 연구되고 있다.
양극재의 제조 공정은 원료분말을 담은 내화갑(Sagger)을 소성로에서 원재료의 특성에 따라 400℃ 내지 1,100℃ 의 온도로 소성하는 과정을 포함한다. 이때 소성로는 직선형 소성로인 속성 연속식 가마일 수 있고, 양극재의 소성 과정은 투입 및 예열 구간, 승온 구간, 온도유지 구간, 냉각 구간 및 상온 냉각과 배출 구간으로 이루어질 수 있다.
한편, 이러한 양극재 제조 공정은 원료 투입 부터 배출까지의 공정이 자동화(연속공정)되어 있어 품질체크가 잘 이루어지지 않는 문제가 있으며, 품질불량시 해당 내화갑의 소성로 공정에서의 상태를 역추적할 수 있는 방안이 필요하다.
KR 1020200076514 A KR 101994380 B1 KR 101959527 B1 KR 101988164 B1
본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법은 상기한 바와 같은 종래의 문제점들을 개선하기 위해 창출된 것으로, 소성로에 진입하는 내화갑을 인식하여 내화갑의 위치를 예상하고, 내화갑의 위치에 따른 소성공정의 상태정보를 바탕으로 공정상태의 이상을 모니터링할 수 있는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 과제를 해결하기 위한 본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템은,
운송수단에 의해 자동으로 진입되는 소성공정에 있어서,
소성로 진입구간 전의 소정의 위치에 설치되어 소성로에 진입되는 적어도 하나 이상의 내화갑(Sagger)을 인식하여 상기 인식된 내화갑에 대해 가상의 ID를 부여하고, 인식 시간을 기록하는 내화갑 인식모듈(10); 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 상태정보 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하는 상태정보 수집모듈(20); 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑의 위치를 연산하여 예측하는 내화갑 위치감지모듈(30); 상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30)의 데이터를 바탕으로 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑에 대해 각각의 공정구역별 관리지점의 도착예정시각과, 상기 도착예정시각에 따른 상기 관리지점의 상태정보를 매칭하여 기록하는 데이터베이스모듈(40); 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 내화갑에 대한 공정상태를 분석하여 이상상황을 감지하는 공정상태분석모듈(50); 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 상기 이상상황이 감지된 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 조회하는 이력조회모듈(60); 및 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60)의 데이터를 전송받아 소성공정 모니터링 정보를 출력하는 디스플레이모듈(70); 을 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 내화갑 위치감지모듈(30)은 상기 내화갑 인식모듈(10)에 의해 부여된 가상 ID와 인식시간 정보, 상기 내화갑 인식모듈(10)에 의해 인식되는 지점부터 상기 소성로 진입지점까지의 거리 정보, 상기 진입지점부터 각 공정구역별 관리지점까지의 거리 정보, 상기 운송수단의 속도 정보 및 상기 운송수단의 정지시간 정보를 구비하고, 이를 바탕으로 상기 내화갑의 시간에 따른 위치를 연산하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 공정상태분석모듈(50)은 표준 공정상태에 따른 Golden Batch 데이터를 미리 구비하고, 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 상기 Goledn Batch 데이터와 비교하여 소정의 범위를 벗어나는 경우에 이상상황으로 감지하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 운송수단과 상기 소성로를 제어하는 제어모듈(90)을 더 포함하되, 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 상기 제어모듈(90)은 운송수단과 소성로를 제어하여 소성공정을 일시 정지하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 시각적 또는 청각적 알람을 제공하는 알람모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 각 구성요소의 데이터를 전송받아 통합하여 관리하고 모니터링 정보를 제공하는 관리플랫폼(100)를 더 포함하되, 별도의 스마트 단말을 통해 상기 관리플랫폼(100)에 접속하면 원격지에서도 소성공정의 모니터링이 가능한 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 내화갑 인식모듈(10)은 포토센서룰 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법은,
운송수단에 의해 자동으로 진입되는 소성공정에 있어서,
내화갑 인식모듈(10)에서 소성로에 진입되는 적어도 하나 이상의 내화갑을 인식하여 가상의 ID를 부여하고 인식 시간을 기록하는 단계(S101); 상태정보 수집모듈(20)에서 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 상태정보 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하는 단계(S102); 내화갑 위치감지모듈(30)에서 상기 내화갑의 위치를 연산하고 예측하는 단계(S103); 데이터베이스모듈(40)에서 상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30)의 데이터를 바탕으로 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑에 대해 각각의 공정구역별 관리지점의 도착예정시각과 상기 도착예정시각에 따른 상기 관리지점의 상태정보를 매칭하여 기록하는 단계(S104); 공정상태분석모듈(50)에서 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 내화갑에 대한 공정상태를 분석하여 이상상황을 감지하는 단계(S105); 이력조회모듈(60)에서 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우, 상기 이상상황이 감지된 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 조회하는 단계(S106); 디스플레이모듈(70)에서 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60)의 데이터를 전송받아 소성공정 모니터링 정보를 출력하는 단계(S107); 를 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 S105 단계 이후에,
제어모듈(90)에서 운송수단과 소성로를 제어하여 소성공정을 일시 정지하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 S105 단계 이후에,
알람모듈(80)에서 시각적 또는 청각적 알람이 제공되는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
이에 따라, 본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법은,
소성로의 내화갑에 대한 실시간 공정상태를 모니터링할 수 있다는 이점이 있으며, 품질불량시 해당 내화갑의 소성로 공정상태 정보를 추적할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 공정상태분석 데이터를 바탕으로 얻어진 소성로 공정상태의 Golden Batch를 이용하여 공정상태의 이상을 사전에 예측할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 공정상태의 이상이 감지된 경우 소성공정을 중지하도록 제어할 수 있어 재료 및 에너지 낭비를 줄일 수 있다는 이점이 있다.
또한, 현장에서 직접 모니터링이 가능할 뿐만 아니라 통합 모니터링 정보를 제공하는 관리플랫폼을 통해 원격지에서도 쉽게 모니터링할 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템을 개략적으로 나타낸 구성도,
도 2는 본 개시에 따른 내화갑 위치감지모듈을 구체적으로 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 개시에 따른 데이터베이스모듈을 구체적으로 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 개시에 따른 디스플레이모듈에서 출력되는 모니터링 정보 화면을 예시적으로 나타낸 도면,
도 5는 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법을 나타낸 흐름도,
도 6은 또다른 실시예에 따른 자동화 소성공정의 이상유무 탐지의 일 실시예를 나타낸 도면,
도 7은 또다른 실시예에 따른 자동화 소성공정의 이상유무 탐지를 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는, 본 발명의 기술적 사상을 도면을 참조하여 설명하지만, 이는 더욱 용이한 이해를 위한 것으로, 본 발명의 범주가 그것에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예를 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
도 1은 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템을 개략적으로 나타낸 구성도, 도 2는 본 개시에 따른 내화갑 위치감지모듈을 구체적으로 설명하기 위한 도면, 도 3은 본 개시에 따른 데이터베이스모듈을 구체적으로 설명하기 위한 도면, 도 4는 본 개시에 따른 디스플레이모듈에서 출력되는 모니터링 정보 화면을 예시적으로 나타낸 도면, 도 5는 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법을 나타낸 흐름도, 도 6은 또다른 실시예에 따른 자동화 소성공정의 이상유무 탐지의 일 실시예를 나타낸 도면, 도 7은 또다른 실시예에 따른 자동화 소성공정의 이상유무 탐지를 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
<본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템>
도 1을 참조하면, 본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템은 운송수단에 의해 자동으로 진입되는 소성공정에 있어서, 내화갑 인식모듈(10), 상태정보 수집모듈(20), 내화갑 위치감지모듈(30), 데이터베이스모듈(40), 송정상태분석모듈(50), 이력조회모듈(60) 및 디스플레이모듈(70)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 운송수단은 내화갑을 소성로에 투입하고 배출하기 위한 것으로 컨베이어 벨트 등이 이에 해당될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 일정한 속도로 움직이는 방식이라면 가능하다.
상기 내화갑 인식모듈(10)은 소성로에 진입하는 내화갑을 인식하기 위한 것으로, 상기 내화갑 인식모듈(10)은 소성로 진입구간 전의 소정의 위치에 설치될 수 있다. 이러한 내화갑 인식모듈(10)은 소성로에 진입되는 적어도 하나 이상의 내화갑을 인식하여 상기 인식된 내화갑에 대해 가상의 ID를 부여하고, 인식 시간을 기록하도록 구성될 수 있다.
구체적으로 상기 내화갑 인식모듈(10)은 내화갑을 감지하는 센서유닛(미도시)과 상기 감지된 내화갑에 대하여 가상의 ID를 부여하고, 인식 시간을 기록하는 MCU유닛(미도시)을 포함할 수 있다.
이러한 센서유닛으로 투과형 포토센서 또는 반사형 포토센서를 사용함이 바람직하나 이에 한정되는 것은 아니다.
상기 투과형 포토센서는 발광소자와 수광소자를 하나의 패키지에 마주보도록 배열하고, 그 사이를 내화갑이 통과할 때 빛이 차단되는 것을 이용하여 내화갑을 인식하도록 구성될 수 있다.
상기 반사형 포토센서는 발광소자와 수광소자를 동일한 면에 배열하고, 반사광을 통해 내화갑을 인식하도록 구성될 수 있다.
이러한 내화갑 인식모듈(10)은 복수개로 구성될 수 있음은 물론이다.
상기 상태정보 수집모듈(20)은 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 상태정보 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하도록 구성될 수 있다.
이러한 상태정보 수집모듈(20)은 RTDB(Real-Time Database)로 구성되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
구체적으로 상기 상태정보 수집모듈(20)은 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 온도정보, 압력정보 등에 대한 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
예를 들어 양극재 생산 과정에서의 소성공정이라면 온도와 CO₂분압, O₂분압이 소성 반응에 영향을 미치므로, 상기 상태정보 수집모듈(20)은 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 온도, CO₂분압, O₂분압에 대한 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
상기 내화갑 위치감지모듈(30)은 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑의 위치를 연산하여 예측하도록 구성될 수 있다.
상기 내화갑 위치감지모듈(30)은 상기 내화갑 인식모듈(10)에 의해 부여된 가상 ID와 인식 시간 정보, 상기 내화갑 인식모듈(10)에 의해 인식되는 지점부터 상기 소성로 진입지점까지의 거리 정보, 상기 진입지점부터 각 공정구역별 관리지점까지의 거리 정보, 상기 운송수단의 속도 정보 및 상기 운송수단의 정지시간 정보 등을 구비하고, 이를 바탕으로 상기 내화갑의 시간에 따른 위치를 연산하도록 구성될 수 있다.
도 2를 참조하면, L0는 상기 내화갑 인식모듈(10)에 의해 인식되는 지점부터 상기 소성로 진입지점까지의 거리를 나타내며, L1은 상기 진입지점부터 첫번째 공정구역인 Zone 1의 관리지점까지의 거리를 나타낸다.
L2는 상기 진입지점부터 두번째 공정구역인 Zone 2의 관리지점까지의 거리를 나타내며, L3은 상기 진입지점부터 세번째 공정구역인 Zone 3의 관리지점까지의 거리를 나타낸다.
L4는 상기 진입지점부터 네번째 공정구역인 Zone 4의 관리지점까지의 거리를 나타내며, Ln 상기 진입지점부터 n번째 공정구역인 Zone n의 관리지점까지의 거리를 나타낸다.
예를 들어, L0가 2m이고, L1이 1m이고, L2는 2m이고, L3는 3m이고, L4는 4m이고, Ln이 5m이고 운송수단의 속도가 0.1m/min이고, 내화갑의 인식 시간이 09:30 이라고 한다면, 상기 내화갑은 09:50에 소성로 진입지점에 있을 것이고, 10:00에는 Zone1에, 10:10에는 Zone2에, 10:20에는 Zone3에, 10:30에는 Zone4에, 10:40에는 Zone5에 위치할 것으로 예측할 수 있다.
이는 운송수단의 일정한 속도 정보와 이동한 거리 정보를 안다면, 상기 거리를 지나기까지의 시간 정보를 알 수 있기 때문이다.
상기 데이터베이스모듈(40)은 상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30)의 데이터를 바탕으로 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑에 대해 각각의 공정구역별 관리지점의 도착예정시각과, 상기 도착예정시각에 따른 상기 관리지점의 상태정보를 매칭하여 기록하도록 구성될 수 있다.
이러한 데이터베이스모듈(40) 또한 RTDB(Real-Time Database)로 구성되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 상기 데이터베이스모듈(40)에 기록되는 데이터를 예시적으로 나타낸 것으로 도 3을 참조하면, 가상의 ID가 부여된 내화갑 각각에 대해 소성로 공정구역인 Zone1, Zone2, Zone3, Zone N의 예상도착시각과 함께 온도정보, 압력정보, CO₂분압, O₂분압 정보 등이 매칭되어 기록되도록 구성될 수 있다.
한편, 상기 데이터베이스모듈(40)은 별개 독립적으로 구성될 수 도 있으나, 경우에 따라서는 전술한 상태정보 수집모듈(20)과 일체하여 구성될 수 있음은 물론이다.
상기 공정상태분석모듈(50)은 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 내화갑에 대한 공정상태를 분석하여 이상상황을 감지하도록 구성될 수 있다.
구체적으로 상기 공정상태분석모듈(50)은 표준 공정상태에 따른 Golden Batch 데이터를 미리 구비할 수 있으며, 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 상기 Golden Batch 데이터와 비교하여 소정의 범위를 벗어나는 경우를 이상상황으로 감지하도록 구성될 수 있다.
한편, 상기 공정상태분석모듈(50)은 표준 공정상태에 대해 학습된 인공신경망을 구비하고, 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 인공신경망이 표준 공정상태가 아닌 경우를 분류하여 이상상황으로 감지하도록 구성될 수도 있다.
상기 이력조회모듈(60)은 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 상기 이상상황이 감지된 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 자동으로 조회하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 이력조회모듈(60)은 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지되지 않은 경우라도, 소정의 내화갑의 공정상태 이력정보를 확인하기 위해 소정의 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 조회할 수 있도록 구성될 수 있음은 물론이다.
이에 의해 소성공정이 완료된 이후에 품질검사 등을 통해 품질불량이 감지되는 경우라도 상기 이력조회모듈(60)을 통해 공정상태 이력정보를 조회할 수 있어 공정상태의 역추적이 용이하다는 이점을 가질 수 있다.
상기 디스플레이모듈(70)은 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60)의 데이터를 전송받아 소성공정 모니터링 정보를 출력하도록 구성될 수 있다.
한편, 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템은 상기 운송수단과 상기 소성로를 제어하는 제어모듈(90)을 더 포함할 수 있으며, 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 상기 제어모듈(90)은 상기 운송수단과 상기 소성로를 제어하여 소성공정이 일시 정지되도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 제어모듈(90)은 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지되지 않은 경우라도, 필요에 따라 상기 운송수단과 소성로를 제어하여 소성공정이 일시 정지되도록 구성될 수 있음은 물론이다.
또한, 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템은 알람모듈(80)을 더 포함할 수 있으며, 상기 알람모듈(80)은 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 시각적 또는 청각적 알람을 제공하도록 구성될 수 있다.
이러한 알람모듈(80)은 별개 독립적으로 구성될 수도 있으나, 경우에 따라서는 전술한 디스플레이모듈(70)과 일체하여 구성되어도 무방하다.
또한, 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템은 전술한 각 구성요소의 데이터를 전송받아 통합하여 관리하고 모니터링 정보를 제공하는 관리플랫폼(100)을 더 포함할 수 있다.
이러한 관리플랫폼(100)에 별도의 스마트 단말 등을 통해 접속하면 원격지에서도 소성공정의 모니터링이 가능하도록 구성될 수 있다.
이에 의해 현장에서 소성공정에 대해 직접 모니터링이 가능할 뿐만 아니라 원격지에서도 쉽게 모니터링할 수 있다는 이점을 가질 수 있다.
한편, 본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템은 양극재 생산공정 중 소성공정을 대상으로 하여 설명되었지만 이에 한정되지 않으며, 이외의 공정에도 적용될 수 있음은 물론이다.
<본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법>
도 5를 참조하면, 본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법은,
운송수단에 의해 자동으로 진입되는 소성공정에 있어서,
내화갑 인식모듈(10)에서 소성로에 진입되는 적어도 하나 이상의 내화갑을 인식하여 가상의 ID를 부여하고 인식 시간을 기록하는 단계(S101);
상태정보 수집모듈(20)에서 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 상태정보 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하는 단계(S102);
내화갑 위치감지모듈(30)에서 상기 내화갑의 위치를 연산하고 예측하는 단계(S103);
데이터베이스모듈(40)에서 상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30)의 데이터를 바탕으로 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑에 대해 각각의 공정구역별 관리지점의 도착예정시각과 상기 도착예정시각에 따른 상기 관리지점의 상태정보를 매칭하여 기록하는 단계(S104);
공정상태분석모듈(50)에서 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 내화갑에 대한 공정상태를 분석하여 이상상황을 감지하는 단계(S105);
이력조회모듈(60)에서 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우, 상기 이상상황이 감지된 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 조회하는 단계(S106);
디스플레이모듈(70)에서 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60)의 데이터를 전송받아 소성공정 모니터링 정보를 출력하는 단계(S107); 를 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 S105 단계 이후에,
제어모듈(90)에서 운송수단과 소성로를 제어하여 소성공정을 일시 정지하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 S105 단계 이후에,
알람모듈(80)에서 시각적 또는 청각적 알람이 제공되는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하여 구성될 수 있다.
이에 따라, 본 개시의 실시예에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법은,
소성로의 내화갑에 대한 실시간 공정상태를 모니터링할 수 있다는 이점이 있으며, 품질불량시 해당 내화갑의 소성로 공정상태 정보를 추적할 수 있다는 이점이 있으며, 공정상태분석 데이터를 바탕으로 얻어진 소성로 공정상태의 Golden Batch를 이용하여 공정상태의 이상을 사전에 예측할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 공정상태의 이상이 감지된 경우 소성공정을 중지하도록 제어할 수 있어 재료 및 에너지 낭비를 줄일 수 있다는 이점이 있으며, 현장에서 직접 모니터링이 가능할 뿐만 아니라 통합 모니터링 정보를 제공하는 관리플랫폼을 통해 원격지에서도 쉽게 모니터링할 수 있다는 이점이 있다
<또다른 실시예에 따른 전류량 계측에 의한 자동화 소성공정의 이상유무 탐지방법>
또한, 본 발명에 따른 자동화 소성공정의 각 설비의 가동중에 발생하는 전력량을 계측하고, 모니터링하여 이상유무를 감지하는 방법으로서, 자동화 소성공정의 각 설비의 서보모터의 전류량을 계측하여 이상유무를 감지하는 방법에 관한 것이다.
서보모터 전력 소모량을 이용한 이상행위 탐지 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 자동화 소성공정 환경에서 컨베이어 벨트, 정밀가공 기계 등 다양한 산업장비의 모터 움직임을 소비전력과 동작각도 및 이동거리 등을 감지센서를 이용하여 평상시와 같은 노멀한 상태를 인식시켜 소비전력을 예측한 후, 실제 소비전력과 비교하여 이물질 및 공정과정의 정상 또는 이상신호로 분류하여 이상행위를 감지해내는 기술이다.
서보모터와 상기 서보모터의 입력위치, 속도와 각도의 검출 및 위치결정 완료, 전력소비 정보를 저장하는 정보 데이터베이스와 상기 정보 데이터베이스로부터 저장된 상기 정보를 기반으로 통상적인 전력소비 정보를 생성사고, 상기 생성된 통상적인 전력소비 정보와 실시간 전력소비 정보를 서로 비교하여 이상행위를 감지하는 감지서버와 상기 서보모터의 전력소모의 상태를 화면에 디스플레이하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 감지서버의 이상행위의 감지는 상기 서보모터의 특정 주기에서 발생하는 위치결정 완료의 알람신호의 타이밍과 비교하여 이상행위의 유무를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한,상기 감지서버는 상기 생성된 전력의 소비 정보를 입력하는 정보입력부와 상기 정보입력부에서 입력된 전력소비 정보를 기반으로 이상행위의 유무를 감지하는 이상행위 감지부 및 상기 이상행위 감지부로부터 감지된 상기 이상행위를 관리자에게 통보하는 알람신호부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 서보모터에서 발생하는 부하로 인해 소모되는 전력을 통하여 이상행위를 감지하는 것을 특징으로 하는 것이다.
그리고, 상기 서보모터와 연겨로디어 상기 서보모터의 과전류를 제어하는 전류센서가 형성된 것을 특징으로 하는 것이다.
더 나아가, 서보모터 전력 소모량을 이용한 이상행위 탐지방법에 있어서, 상기 서보모터의 입력위치, 회전속도, 각도, 위치결정 완료알람의 정보를 정보 데이터베이스에 입력, 저장하는 단계와 상기 정보 데이터베이스에 저장된 정보를 기반으로 전력의 소비패턴을 분석하는 단계와 상기 서보모터를 통해 입력받은 각도정보와 동작완료 알림을 동기화하면서 변화패턴을 학습시켜 예측 소비전력을 생성, 추출하는 단계와 감지서버를 통해 상기 서버모터의 실제 소비전력과 상기 단계에서 생성, 추출된 예측 소비전력을 비교하는 단계와 이상행위 발견시 관리자에게 통보하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
도 6은 이를 설명하기 위한 서보모터 전력 소모량을 이용한 이상행위 탐지장치의 구성도이다.
도시한 바와 같이, 서보모터와 상기 서보모터의 입력위치, 속도와 각도의 검출 및 위치결정 완료, 전력소비 정보를 저장하는 정보 데이터베이스와 상기 정보 데이터베이스로부터 저장된 상기 정보를 기반으로 통상적인 전력소비 정보를 생성하고, 상기 생성된 통상적인 전력소비 정보와 실시간 전력소비 정보를 서로 비교하여 이상행위를 감지하는 감지서버를 포함하는 것이다.
또한, 상기 서보모터의 전력소모의 상태를 화면에 디스플레이하는 표시부와 서보모터의 소비전력에 따른 이상행위 등이 감지될 경우에 관리자나 사용자가 소지하는 단말기 등의 수단에 일정한 신호음 또는 진동 등과 같은 알람 경보를 발생시키도록 하여 인식할 수 있도록 하는 것이다. 참고로, 상기 단말기는 일반적인 스마트폰을 들 수 있으며, 통신기능과 인터넷 기능이 내장되어 있는 어떠한 휴대용 통신기기도 무방하다.
도 7은 이상행위 탐지장치의 하드웨어 구조도이다. 도시한 바와 같이, 상기 서보모터와 연결되어 상기 서보모터의 과전류를 제어하는 전류센서가 형성된다. 따라서, 서보모터가 감지서버에 자동으로 상태값을 전달하는 것도 가능하며, 이상행위가 발생했을 경우에 상기 감지서버를 통해 이상해위를 감지하면 전체적인 제어도 역시 가능한 것이다.
한편, 감지서버는 생성된 전력의 소비 정보를 입력하는 정보입력부가 형성된다. 상기 정보입력부에는 상기 서보모터의 소비전력, 회전각도, 위치, 속도검출 등의 정보를 입력하는 것이다.
상기 정보입력부에서 입력된 전력소비 정보를 기반으로 이상행위의 유무를 감지하는 이상행위 감지부가 형성된다. 상기 이상행위 감지부는 상기 서보모터를 통하여 상기 정보입력부에 입력받은 정보를 토대로 서보모터의 소비전력을 측정하여 전력소비의 일정 패턴을 분석한 소비전력 예측 데이터와 실시간으로 작동하는 서보모터의 데이터를 비교하여 정상적으로 작동하는 아니면 이상행위를 나타내는 지를 판별하게 되는 것이다.
또한, 상기 감지서브의 이상행위의 감지의 또 다른 방식은 상기 이상행위 감지부가 상기 서보모터의 특정주기에서 발생하는 위치결정 완료의 알람신호의 타이밍과 비교하여 이상행위의 유무판단을 하는 것이다.
만약, 상기 이상행위 감지부로부터 감지된 것이 이상행위라고 판단되면, 상기 이상행위를 알람신호부로 통보하는 것이다. 그러면, 상기 알람신호부를 포함하는 상기 감지서버는 관리자의 단말기로 통보하는 것이다.
기타, 이상행위의 감지방식은 상기 서보모터에서 발생되는 부하로 인하여 소모되는 전력이 평소보다 이상적으로 크면 이를 통해 이상행위인지 아닌지의 여부를 감지할 수 있는 것이다. 예를 들어, 평소의 100V 보다 30% 이상 늘어난 130V를 사용한다면 이상행위로 판별하는 것이다.
이상 본 개시의 실시예에 따른 도면을 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주 내에서 다양한 응용, 변형 및 개작을 행하는 것이 가능할 것이다.
1000 : 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 시스템
S1000 : 본 개시에 따른 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법
10 : 내화갑 인식모듈 20 : 상태정보 수집모듈
30 : 내화갑 위치감지모듈 40 : 데이터베이스모듈
50 : 공정상태분석모듈 60 : 이력조회모듈
70 : 디스플레이모듈 80 : 알람모듈
90 : 제어모듈 100 : 관리플랫폼

Claims (10)

  1. 운송수단에 의해 자동으로 진입되는 소성공정에 있어서,
    소성로 진입구간 전의 소정의 위치에 설치되어 소성로에 진입되는 적어도 하나 이상의 내화갑(Sagger)을 인식하여 상기 인식된 내화갑에 대해 가상의 ID를 부여하고, 인식 시간을 기록하는 내화갑 인식모듈(10);
    소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 상태정보 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하는 상태정보 수집모듈(20);
    상기 가상의 ID가 부여된 내화갑의 위치를 연산하여 예측하는 내화갑 위치감지모듈(30);
    상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30)의 데이터를 바탕으로 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑에 대해 각각의 공정구역별 관리지점의 도착예정시각과, 상기 도착예정시각에 따른 상기 관리지점의 상태정보를 매칭하여 기록하는 데이터베이스모듈(40);
    상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 내화갑에 대한 공정상태를 분석하여 이상상황을 감지하는 공정상태분석모듈(50);
    상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 상기 이상상황이 감지된 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 조회하는 이력조회모듈(60); 및
    상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60)의 데이터를 전송받아 소성공정 모니터링 정보를 출력하는 디스플레이모듈(70); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 내화갑 위치감지모듈(30)은 상기 내화갑 인식모듈(10)에 의해 부여된 가상 ID와 인식시간 정보, 상기 내화갑 인식모듈(10)에 의해 인식되는 지점부터 상기 소성로 진입지점까지의 거리 정보, 상기 진입지점부터 각 공정구역별 관리지점까지의 거리 정보, 상기 운송수단의 속도 정보 및 상기 운송수단의 정지시간 정보를 구비하고, 이를 바탕으로 상기 내화갑의 시간에 따른 위치를 연산하는 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 공정상태분석모듈(50)은 표준 공정상태에 따른 Golden Batch(골든 배치) 데이터를 미리 구비하고, 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 상기 Golden Batch(골든 배치) 데이터와 비교하여 소정의 범위를 벗어나는 경우에 이상상황으로 감지하는 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 운송수단과 상기 소성로를 제어하는 제어모듈(90)을 더 포함하되,
    상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 상기 제어모듈(90)은 운송수단과 소성로를 제어하여 소성공정을 일시 정지하는 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우에, 시각적 또는 청각적 알람을 제공하는 알람모듈(80)을 더 포함하고,
    상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30), 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60), 상기 디스플레이모듈(70), 상기 알람모듈(80)의 데이터를 전송받아 통합하여 관리하고 모니터링 정보를 제공하는 관리플랫폼(100)을 더 포함하되,
    별도의 스마트 단말을 통해 상기 관리플랫폼(100)에 접속하면 원격지에서도 소성공정의 모니터링이 가능한 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 내화갑 인식모듈(10)은 포토센서를 포함하는 것 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 시스템.
  8. 운송수단에 의해 자동으로 진입되는 소성공정에 있어서,
    내화갑 인식모듈(10)에서 소성로에 진입되는 적어도 하나 이상의 내화갑을 인식하여 가상의 ID를 부여하고 인식 시간을 기록하는 단계(S101);
    상태정보 수집모듈(20)에서 소성로 내의 각각의 공정구역에 대한 상태정보 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하는 단계(S102);
    내화갑 위치감지모듈(30)에서 상기 내화갑의 위치를 연산하고 예측하는 단계(S103);
    데이터베이스모듈(40)에서 상기 내화갑 인식모듈(10), 상기 상태정보 수집모듈(20), 상기 내화갑 위치감지모듈(30)의 데이터를 바탕으로 상기 가상의 ID가 부여된 내화갑에 대해 각각의 공정구역별 관리지점의 도착예정시각과 상기 도착예정시각에 따른 상기 관리지점의 상태정보를 매칭하여 기록하는 단계(S104);
    공정상태분석모듈(50)에서 상기 데이터베이스모듈(40)의 데이터를 바탕으로 상기 내화갑에 대한 공정상태를 분석하여 이상상황을 감지하는 단계(S105);
    이력조회모듈(60)에서 상기 공정상태분석모듈(50)에 의해 이상상황이 감지된 경우, 상기 이상상황이 감지된 내화갑의 가상 ID와 공정상태 이력정보를 조회하는 단계(S106);
    디스플레이모듈(70)에서 상기 데이터베이스모듈(40), 상기 공정상태분석모듈(50), 상기 이력조회모듈(60)의 데이터를 전송받아 소성공정 모니터링 정보를 출력하는 단계(S107); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 S105 단계 이후에,
    제어모듈(90)에서 운송수단과 소성로를 제어하여 소성공정을 일시 정지하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법.
  10. 제8항에 있어서
    상기 S105 단계 이후에,
    알람모듈(80)에서 시각적 또는 청각적 알람이 제공되는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 소성공정의 품질관리 모니터링 방법.
KR1020200097729A 2020-08-05 2020-08-05 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법 KR102354820B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200097729A KR102354820B1 (ko) 2020-08-05 2020-08-05 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200097729A KR102354820B1 (ko) 2020-08-05 2020-08-05 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102354820B1 true KR102354820B1 (ko) 2022-02-07

Family

ID=80253101

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200097729A KR102354820B1 (ko) 2020-08-05 2020-08-05 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102354820B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115591742A (zh) * 2022-09-30 2023-01-13 深圳芯光智能技术有限公司（Cn） 一种点胶质量识别的点胶机自动控制方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180077211A (ko) * 2015-11-17 2018-07-06 케이와이비 가부시키가이샤 품질 데이터 관리 시스템
KR101959527B1 (ko) 2017-04-27 2019-03-18 주식회사 디와이엠 솔루션 열가소성 및 열경화성 컴파운드의 생산과 품질 관리를 위한 스마트 팩토리
KR101988164B1 (ko) 2018-02-23 2019-06-11 창원문성대학교산학협력단 설비 모니터링 시스템 및 그 방법
KR101994380B1 (ko) 2017-12-01 2019-06-28 주식회사 포스코 이차전지 양극재 소성 장치 및 소성 방법
KR20200076514A (ko) 2018-12-19 2020-06-29 주식회사 포스코 이차전지 양극재 제조용 소성로 및 이차전지 양극재의 소성 방법
KR20200079239A (ko) * 2017-09-13 2020-07-02 원준 써멀 솔루션즈 게엠베하 재료의 열적 또는 열 화학적 처리를 위한 장치 및 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180077211A (ko) * 2015-11-17 2018-07-06 케이와이비 가부시키가이샤 품질 데이터 관리 시스템
KR101959527B1 (ko) 2017-04-27 2019-03-18 주식회사 디와이엠 솔루션 열가소성 및 열경화성 컴파운드의 생산과 품질 관리를 위한 스마트 팩토리
KR20200079239A (ko) * 2017-09-13 2020-07-02 원준 써멀 솔루션즈 게엠베하 재료의 열적 또는 열 화학적 처리를 위한 장치 및 방법
KR101994380B1 (ko) 2017-12-01 2019-06-28 주식회사 포스코 이차전지 양극재 소성 장치 및 소성 방법
KR101988164B1 (ko) 2018-02-23 2019-06-11 창원문성대학교산학협력단 설비 모니터링 시스템 및 그 방법
KR20200076514A (ko) 2018-12-19 2020-06-29 주식회사 포스코 이차전지 양극재 제조용 소성로 및 이차전지 양극재의 소성 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115591742A (zh) * 2022-09-30 2023-01-13 深圳芯光智能技术有限公司（Cn） 一种点胶质量识别的点胶机自动控制方法及系统
CN115591742B (zh) * 2022-09-30 2023-09-12 深圳芯光智能技术有限公司 一种点胶质量识别的点胶机自动控制方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102334965B1 (ko) 공장 자동화 설비의 효율적 관리와 생산성 향상을 위한 예지 보전 시스템
KR102373787B1 (ko) 고장 예측 시스템의 고장 유형 빅데이터를 이용한 기계설비의 잠재적 고장 예측 방법
US9848269B2 (en) Predicting harmful noise events and implementing corrective actions prior to noise induced hearing loss
EP1439511B1 (en) Method for managing sensor network system, program for managing sensor network system, record medium with recorded program for managing sensor network system, apparatus for managing sensor network system, method for managing relay network, program for managing relay net
US7522066B2 (en) Systems and methods that evaluate distance to potential hazards utilizing overlapping sensing zones
US20220284366A1 (en) Method and system for managing a crane and/or construction site
CN111399434A (zh) 利用基于超宽带的实时定位的安全事故控制系统
US11783139B2 (en) Sensor enabled location awareness system
RU2762662C2 (ru) Подключенная входная система
KR102354820B1 (ko) 자동화 소성공정의 품질관리 시스템 및 모니터링 방법
CN110262355A (zh) 基于智慧矿山管控平台的智慧矿山管理系统及方法
JP2020027470A (ja) 生産管理装置、生産管理システム、および生産管理方法
KR102488820B1 (ko) 웹기반 실시간 팩토리 제어 시스템
KR20200027686A (ko) Ict 기반의 시설물 통합 관리 시스템의 처리 방법
KR102052628B1 (ko) 조선 설비 고장 예측을 위한 IoT 기반 데이터 처리 시스템
KR102296561B1 (ko) 지그비를 이용한 인공지능 기반 복수개의 배전반 통합 관제시스템
KR101989376B1 (ko) 궤도 회로 통합 감시 장치
KR102296568B1 (ko) 머신러닝 기반 배전반 관제시스템
CN112613619A (zh) 车间内煤气区域安全作业管理系统
CN116147697B (zh) 一种氢氧化铝无人值守监测方法及系统
CN113175812B (zh) 一种台车车轮检测系统及方法
KR20190108515A (ko) 인공 신경망 데이터 처리기를 포함하는 센서 장치
JP6936354B1 (ja) 昇降機監視装置
CN210072392U (zh) 输送单元的电机的温度监控装置及循环式输送系统
KR20240022876A (ko) 스마트 전자 저울을 이용한 적재함 관리 플랫폼 제공 방법, 장치 및 프로그램

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant